Glossário

Modelação Preditiva

Descobre como a modelação preditiva tira partido da aprendizagem automática para prever resultados, otimizar decisões e obter informações em diversos sectores.

A modelação preditiva é uma técnica baseada na aprendizagem automática (ML) e na estatística que utiliza dados históricos e actuais para prever resultados ou tendências futuras. Ao analisar padrões e relações em conjuntos de dados, a modelação preditiva cria modelos capazes de gerar previsões sobre eventos futuros desconhecidos. Esta capacidade é vital para a tomada de decisões informadas, o planeamento estratégico e a otimização de processos em vários sectores.

Como funciona a modelação preditiva

A ideia central da modelação preditiva é criar uma representação matemática ou computacional (um modelo) de um processo do mundo real para fazer previsões. Isto envolve várias etapas fundamentais:

Recolha de dados: A recolha de dados históricos relevantes é o primeiro passo. A qualidade e a quantidade de dados têm um impacto significativo no desempenho do modelo. Consulta o nosso guia sobre Recolha e Anotação de Dados.
Pré-processamento de dados: Limpa e transforma os dados em bruto num formato adequado para modelação. Isto inclui frequentemente o tratamento de valores em falta e a normalização.
Engenharia de caraterísticas: Selecionar, transformar e criar as variáveis de entrada mais relevantes (caraterísticas) a partir dos dados em bruto para melhorar a precisão do modelo. A engenharia de caraterísticas eficaz é frequentemente crítica para o sucesso.
Seleção de modelos: Escolhe um algoritmo adequado com base no tipo de problema (por exemplo, classificação, regressão) e nas caraterísticas dos dados. Os algoritmos variam de métodos mais simples, como Regressão Linear e Árvores de Decisão, a modelos complexos de Aprendizagem Profunda (DL), como Redes Neurais Convolucionais (CNNs).
Treino do modelo: Utiliza os dados preparados para ensinar o algoritmo selecionado a identificar padrões e relações. Explora as sugestões para o treino de modelos.
Avaliação do modelo: Avalia o desempenho do modelo utilizando métricas como a exatidão, a precisão, a recuperação ou a pontuação F1 em dados de validação não vistos. Isto ajuda a garantir que o modelo se generaliza bem para novos dados.
Implementação do modelo: Integra o modelo treinado em sistemas operacionais para fazer previsões em tempo real ou em lote. Aprende sobre as melhores práticas para a implementação de modelos.

Aplicações no mundo real

A modelação preditiva fornece uma previsão valiosa, permitindo estratégias proactivas e a otimização de recursos. Os exemplos incluem:

Previsão da procura no retalho: Os retalhistas utilizam modelos preditivos para prever a procura de produtos com base em dados históricos de vendas, sazonalidade, promoções e indicadores económicos. Isto ajuda a otimizar a gestão do inventário, a reduzir as rupturas de stock e a minimizar o desperdício, contribuindo para alcançar a eficiência do retalho com IA.
Previsão do risco nos cuidados de saúde: Na IA nos cuidados de saúde, os modelos podem prever o risco de um paciente desenvolver certas doenças (como diabetes ou doenças cardíacas) com base no seu historial médico, factores de estilo de vida e informação genética, permitindo uma intervenção precoce.
Pontuação de crédito financeiro: Os bancos utilizam modelos preditivos para avaliar a probabilidade de incumprimento dos candidatos a empréstimos com base no seu historial de crédito, rendimentos e outros factores, informando as decisões de empréstimo. Lê mais sobre as utilizações da análise preditiva.
Rastreio de objectos por visão computacional: Em aplicações como a condução autónoma ou a vigilância, os modelos preditivos, muitas vezes integrados em sistemas de rastreio de objectos, utilizam modelos como Ultralytics YOLO11prevêem a localização e a trajetória futuras dos objectos detectados (por exemplo, veículos, peões) com base nos seus padrões de movimento passados.